Kutatási megközelítés

A nagyszabású, nemzetek közötti felmérést öt európai országban végzik el, amelyeket az Európában jelen lévő társadalmi kohéziós rendszerek sokféleségét figyelembe véve választottak ki (Dragolov et al. 2016; Green and Janmaat 2011). A kiválasztott országok Magyarország, Hollandia, Lengyelország, Hollandia, Lengyelország, Svájc és Svédország. Ezek az országok az egyenlőtlenség, a sokféleség és a polarizáció szintje, valamint a normák és intézmények (pl. jóléti állami rendszerek; Esping-Andersen 1999; Ferrera és Rhodes 2000) tekintetében különböznek egymástól. Következésképpen arra számíthatunk, hogy az országok különböznek abban, hogy mennyire mutatnak hasadásokat a szocializációs mintákban. Emellett mindegyik ország kiváló népességstatisztikákkal rendelkezik, amelyekre a felméréshez szükség van. Minden ország esetében országos reprezentatív mintát veszünk az általános népességből, országonként 1500 főből (tehát összesen 7500 főből). A felmérést egy nemzetközi felmérőközpont fogja végezni számítógépes személyes interjúk (CAPI) segítségével, amelyek körülbelül egy órásak. Az interjúk a társadalmi kohézióról, a társadalomról alkotott véleményekről, a társadalmi kapcsolatokról és az egyéni jellemzőkről fognak szólni.

Az adatokat statisztikailag elemezni fogják, és a felmérési statisztikák alapján a népesség társadalmi szintű hálózatainak szimulálására is felhasználják. E célból az országos népesség nagyságával (vagy kicsinyített méretével) egy népességet konstruálunk, és a csomópontokhoz (állampolgárság, társadalmi osztály, vallás, politikai irányultság) a népességben jelenlévő arányokban és az interszekcionalitás mértékével rendelünk attribútumokat a népességstatisztikáknak megfelelően. Ezután egy gráfgeneráló modellt határozunk meg (pl. egy exponenciális véletlen gráfmodell alapján; lásd Leskovec et al. 2010; Smith és Burow 2018), hogy a felmérésben megfigyeltekkel összhangban lévő hálózati struktúrát hozzunk létre, azaz a felmérésben talált fokeloszlások, hálózati heterogenitás és strukturális paraméterek alapján. Ezzel a modellel a hálózati struktúra szimulálható, csak azokat a modelleket tartva fenn, amelyek jó mértékben illeszkednek a felmérésből kinyert paraméterekhez (vö. Leskovec et al. 2010; Smith and Burow 2018). E szimuláció többszöri lefuttatásával feltárhatjuk a makroszintű struktúráknak a paraméterekkel összhangban lévő változékonyságát, hogy részletesebben értékelhessük a makroszintű mintázatokat.

Részt vesz a felmérésben?

Tekintse meg a "Részt vesz-e Ön" oldalunkat, hogy jobban megértse, mivel jár a részvétel.

A résztvevők hálózataira vonatkozó adatokat arra fogjuk használni, hogy megvizsgáljuk azokat az oksági mechanizmusokat, amelyek a hálózati struktúrákat a kohézió szubjektív megnyilvánulásaival kapcsolják össze. Ebben az esetben az ágensalapú modellezés és szimuláció nevű módszert alkalmazzuk, amely az adatok és elméletek felhasználásával dinamikus modellezést ad ezeknek a hálózatoknak. A hálózati topológiát - legalábbis kezdetben - állandónak tartjuk (ez reális feltételezés az ismeretségi hálózatok esetében a közepes időtávban). A kapcsolati attribútumok dinamikusak lehetnek, mint például a kötődés erőssége és a hálózati tagok attribútumainak ismerete. Elméleti modellünk, a kapcsolatokra vonatkozó felmérési becsléseink, valamint potenciálisan az időbeli folyamatokra, a kognitív észlelésekre és a beállításokra vonatkozó kvalitatív interjúk eredményei alapján megvizsgálhatjuk, hogy a hálózati konfigurációk hogyan kapcsolódnak a kohézió szubjektív megnyilvánulásaihoz. A modelleket a toleranciára, a bizalomra és a politikai preferenciákra vonatkozó felmérési adatokkal (amelyeket nem használtunk fel a parametrizáláshoz) validálhatjuk. Megjegyezzük, hogy a politikai orientációra egy klasszikusabb társadalmi befolyásolási modellt is megfogalmazhatunk. Ha a modellek jó illeszkedést érnek el, megváltoztathatjuk a paraméterek értékeit, hogy tovább vizsgáljuk azok hatását az eredményekre. A társadalmi befolyás modellezéséhez olyan elméleti tételeket is beépíthetünk, amelyekre a felmérésben nem rendelkezünk adatokkal, például a különböző társadalmi környezetekben töltött időre és arra vonatkozóan, hogy az emberek kivel találkoznak ott (Gershuny és Sullivan 2019).